Integrating Choices in Open Standards: CC Signals and the RSL Standard
Posted 10 December 2025 by Anna Tumadóttir
Theo: https://creativecommons.org/2025/12/10/integrating-choices-in-open-standards/
Bài được đưa lên Internet ngày: 10/12/2025
Tại Creative Commons, chúng tôi từ lâu đã tin rằng các hệ thống nhị phân hiếm khi phản ánh được sự phức tạp của thế giới thực – và chúng cũng không phục vụ tốt cho các tài sản chung (the commons). Internet, giống như các cộng đồng đã xây dựng nên nó, phát triển mạnh mẽ nhờ sự tinh tế, thử nghiệm và quản lý được chia sẻ chung. Đó là lý do tại sao chúng tôi liên tục nỗ lực để mang đến sự lựa chọn ở những nơi trước đây còn có ít, và để ủng hộ các hệ thống thừa nhận sự đa dạng các giá trị và nhu cầu trên toàn bộ mạng internet. Tín hiệu CC (CC Signals - bản dịch sang tiếng Việt) là một biểu hiện của tư duy đó, và gần đây chúng tôi đã khám phá cách những ý tưởng này có thể được áp dụng vào các tiêu chuẩn mới nổi khác đang định hình tương lai của web.
Những người bạn đồng hành kỳ lạ
Điều đó dẫn chúng ta đến với Việc cấp phép Đơn giản Thực sự - RSL (Really Simple Licensing). Được công bố rộng rãi vào tháng 9 năm 2025, hôm nay RSL Collective phát hành tiêu chuẩn RSL 1.0. RSL là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà xuất bản định nghĩa các điều khoản cấp phép có thể đọc được bằng máy cho nội dung của họ, bao gồm ghi công, trả tiền theo lượt thu thập dữ liệu và trả tiền bồi thường cho suy luận. Đây là một ví dụ về các hệ thống kỹ thuật mới nổi được các trang web sử dụng để tự động hóa việc bồi thường khi nội dung kỹ thuật số của họ - chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc - được máy móc truy cập. Chúng tôi đã gọi những hệ thống này là trả tiền để thu thập dữ liệu. Hãy nghĩ về nó như một nỗ lực của web để trả lời câu hỏi: cần những công cụ nào khi các con bot trở thành những người đọc lớn nhất? Nếu bạn mới làm quen với khái niệm này, chúng tôi gần đây đã xuất bản một bản tóm tắt vấn đề giải thích nó bằng ngôn ngữ dễ hiểu.
Thoạt nhìn, Creative Commons và các hệ thống trả tiền để thu thập dữ liệu là những người bạn đồng hành kỳ lạ. Chúng tôi luôn là người ủng hộ web mở và lo ngại về một thế giới nơi kiến thức khó tiếp cận hơn. Nhưng chúng tôi cũng nhận ra rằng các hệ thống có trách nhiệm, có khả năng tương hợp có thể tạo ra đòn bẩy ở những nơi trước đây không hề có. Các hệ thống thu thập dữ liệu trả phí được thiết kế chu đáo có thể giúp hạn chế hành vi khai thác của các thế lực mạnh trong khi vẫn giữ cho web mở cho tất cả những người khác nữa.
Ghi công + Bồi thường
Trong bản dự thảo phiên bản 1.0 ban đầu, RSL đã bao gồm việc ghi công như một điều kiện để máy tính truy cập và sử dụng lại. Theo tiêu chuẩn này:
Giấy phép chỉ ghi công (Attribution - Only License)
Nhà xuất bản cho phép tái sử dụng miễn phí nội dung trên trang web của mình, với điều kiện phải ghi rõ nguồn gốc và cung cấp liên kết hoạt động đến nguồn gốc đó.
Điều này rất quan trọng, như một ví dụ về việc các nhà xuất bản web có nhiều lựa chọn hơn ngoài hai lựa chọn nhị phân: không cho phép truy cập hoặc cho phép truy cập hoàn toàn. Việc ghi công cũng phản ánh một số yếu tố của Tín hiệu CC Ghi công trạng (CC Signal Credit) được đề xuất.
Bạn phải ghi công trạng thích hợp dựa trên phương pháp, phương tiện và ngữ cảnh sử dụng của mình.
Ghi công + Có đi có lại
Nhưng như khung tín hiệu CC đã nhận ra, chỉ ghi công thôi là chưa đủ để giải quyết sự mất cân bằng quyền lực hiện hữu giữa các nhà phát triển AI và các tài sản chung. Chúng ta cần những công cụ mới để đảm bảo các tài sản chung phát triển mạnh mẽ và được duy trì.
Chúng tôi tin rằng giờ là lúc cần hành động để đưa các khái niệm về sự có đi có lại vào các tiêu chuẩn đã sẵn sàng để áp dụng. Đó là lý do tại sao chúng tôi đã hợp tác với RSL Collective trước khi phát hành phiên bản 1.0 để tích hợp một thành phần đóng góp vào tiêu chuẩn đó, được mô tả như sau:
Thiện chí đóng góp một khoản bằng tiền hoặc hiện vật nhằm hỗ trợ việc phát triển hoặc bảo trì tài sản, hoặc hệ sinh thái nội dung rộng lớn hơn.
Điều này không phải là biến việc truy cập thành một trạm thu phí. Đó là việc thừa nhận rằng việc khai thác mà không tái đầu tư sẽ dẫn đến sự sụp đổ. Có sự khác biệt đáng kể giữa việc trả phí và đóng góp trở lại. Một cái là giao dịch. Cái kia là về trách nhiệm.
Khi các hệ thống AI thu được giá trị to lớn từ các tài sản chung (Commons) kỹ thuật số, sự đóng góp không phải là sự đền bù. Đó là sự tham gia vào khế ước xã hội đã tạo ra giá trị đó ngay từ đầu.
Sự đóng góp có thể dưới các hình thức sau:
Quyên góp lại cho một tổ chức phi lợi nhuận quản lý tập dữ liệu;
Hỗ trợ cho hệ sinh thái rộng lớn hơn đang duy trì công việc này;
Cấp phép mở cho mô hình, hoặc chia sẻ bộ dữ liệu đã được chỉnh sửa lại cho người quản lý ban đầu;
Hoặc các mô hình khác mà chúng ta chưa hình dung ra.
Một bước tiến lớn: Còn nhiều bước tiến nữa sẽ đến
Tương lai của web đang được định hình ngay lúc này, trong các tài liệu tiêu chuẩn, trong các quyết định về sản phẩm và trong các lựa chọn thiết kế định hình cách thức phân phối quyền lực trực tuyến. Cộng tác là điều thiết yếu nếu chúng ta muốn đạt được một phản ứng ở cấp độ hệ thống để tái cân bằng quyền lực với các tài sản chung kỹ thuật số.
Vẫn còn rất nhiều việc phải làm, đặc biệt là trong việc phát triển ý nghĩa của việc tuân thủ nguyên tắc đóng góp trong các bối cảnh khác nhau. Nhưng chúng tôi rất hào hứng với hướng đi này.
Cánh cửa của chúng tôi luôn rộng mở. Chúng tôi hoan nghênh các ý tưởng, phê bình và sự hợp tác. Nếu bạn có ý tưởng, hãy cân nhắc liên hệ với chúng tôi trên LinkedIn hoặc tham gia nền tảng cộng đồng của CC trên Zulip.
Chiến dịch gây quỹ cuối năm của chúng tôi đang diễn ra ngay bây giờ. Trong khi bạn đang ở đây, vui lòng cân nhắc quyên góp để hỗ trợ công việc này.
“Studying” by Dr. Matthias Ripp, March 2022, CC BY 2.0, Flickr.
At Creative Commons, we’ve long believed that binary systems rarely reflect the complexity of the real world—nor do they serve the commons very well. The internet, like the communities that built it, thrives on nuance, experimentation, and shared stewardship. That’s why we’re continuously working to introduce choice where there has been little, and to advocate for systems that acknowledge the diversity of values and needs across the web. CC signals is one expression of that thinking, and lately we’ve been exploring how those ideas can travel into other emerging standards that are shaping the future of the web.
Strange Bedfellows
That brings us to Really Simple Licensing (RSL). Publicly launched in September 2025, today the RSL Collective releases the RSL 1.0 standard. RSL is an open standard that lets publishers define machine-readable licensing terms for their content, including attribution, pay per crawl, and pay per inference compensation. This is an example of emerging technical systems used by websites to automate compensation for when their digital content—such as text, images, and structured data—is accessed by machines. We’ve been referring to these systems as pay-to-crawl. Think of it as the web’s attempt to answer the question: what tools are needed when bots become the biggest readers? If you are new to the concept, we recently published an issue brief that breaks it down in plain language.
On the surface, Creative Commons and pay-to-crawl systems are strange bedfellows. We have always been a champion of the open web and are concerned about a world where knowledge is harder to access. But we also recognize that responsible, interoperable systems can create leverage where none previously existed. Thoughtfully designed, pay-to-crawl systems may help curb extractive behavior by powerful actors while keeping the web open for everyone else.
Attribution + Compensation
In its early version 1.0 draft, RSL included attribution as one condition for machine access and reuse. From the standard:
Attribution-Only License
The publisher permits free reuse of the content on its site, provided that visible credit and a functional link to the original source are included.
This is important as one example of more choices given to web publishers beyond the binary no access or all access. The inclusion of attribution also mirrors some elements of the proposed CC signal Credit.
You must give appropriate credit based on the method, means, and context of your use.
Attribution + Reciprocity
But as the CC signals framework recognizes, attribution alone is not enough to address the very present power imbalances between AI developers and the commons. We need new tools that ensure the commons thrives and is sustained.
We believe now is the time to act to infuse concepts of reciprocity in standards that are ready for adoption. That’s why we worked with the RSL Collective ahead of the release of version 1.0 to integrate a contribution component to the standard, which is described as:
A good faith monetary or in-kind contribution that supports the development or maintenance of the assets, or the broader content ecosystem.
This is not about turning access into a tollbooth. It’s about acknowledging that extraction without reinvestment leads to collapse. There is a meaningful difference between paying a fee and giving back. One is transactional. The other is about responsibility.
When AI systems derive immense value from the digital commons, contribution isn’t compensation. It’s participation in the social contract that made that value possible in the first place.
Contribution could be in the form of:
A donation back to a non-profit that stewards the dataset;
Support for the broader ecosystem that sustains the work;
Openly licensing the model, or sharing a modified dataset back to the original steward;
Or other models we haven’t yet imagined.
A Big Step: Many More to Come
The future of the web is being negotiated right now, in standards documents, in product decisions, and in design choices that shape how power flows online. Collaboration is vital if we’re going to achieve a systems-level response to rebalance power in the digital commons.
There’s much more work to be done, particularly in developing what adherence to contribution means in different contexts. But we’re excited about where this is going.
Our door is open. We welcome ideas, critiques, and collaboration. If you have ideas, consider engaging with us on LinkedIn or joining CC’s community platform on Zulip.
Our year-end fundraising campaign is happening right now. While you are here, please consider making a donation to support this work.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
‘Đặc tả Khung Tính mở Mô hình (MOF)’ của LF AI & Data - Tài sản chung của AI Tạo sinh - bản dịch sang tiếng Việt
‘LỘ TRÌNH CỦA TỔNG THƯ KÝ LIÊN HIỆP QUỐC VỀ HỢP TÁC KỸ THUẬT SỐ THÚC ĐẨY HÀNG HÓA CÔNG CỘNG KỸ THUẬT SỐ’ - bản dịch sang tiếng Việt
AI trong TVET - Một vài gợi ý triển khai trong thực tế
Tài sản chung kỹ thuật số và Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số - Tìm thấy nền tảng chung cho các nhà hoạch định chính sách
Tọa đàm ‘Vai trò của Tài nguyên Giáo dục Mở trong chuyển đổi số giáo dục đại học’ tại Viện Chuyển đổi số và Học liệu - Đại học Huế, ngày 12/09/2025
‘Hiệp ước Kỹ thuật số Toàn cầu’ của Liên hiệp quốc - bản dịch sang tiếng Việt
12 dự án AI Nguồn Mở hàng đầu để bổ sung vào kho công nghệ của bạn. 11. Hugging Face Transformers
Dự án DIAMAS đưa ra Khuyến nghị và Hướng dẫn Truy cập Mở Kim cương
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Trợ lý AI tốt nhất (chatbots)
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Tái Hành động (ReAct)
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Trình tạo nhạc AI tốt nhất
Vì sao Singapore đang xây dựng hàng hóa công cộng kỹ thuật số
Nâng cao tính mở và khả năng sử dụng của Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số bằng cách chỉ chấp nhận các bộ sưu tập nội dung và bộ dữ liệu hoàn toàn được cấp phép mở
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm) - Công cụ AI quản lý kiến thức tốt nhất
Chiến lược 2023-2028 của DPGA
Hướng dẫn nghiên cứu của khoa về ChatGPT và các công cụ AI
Hiểu các giấy phép CC và đào tạo AI: Một tóm tắt về pháp lý